أين سيكون مخزون إنتل خلال 3 سنوات؟
تاريخ النشر: 21st, June 2024 GMT
هل يستطيع المستثمرون في شركة تصنيع الرقائق هذه التغلب على خيبة أملهم بشأن أداء الأسهم خلال السنوات الثلاث الماضية؟
كانت السنوات الثلاث الماضية رائعة بالنسبة للمستثمرين الذين استثمروا أموالهم في أسهم أشباه الموصلات، كما يتضح من مؤشر قطاع أشباه الموصلات PHLX، الذي حقق عوائد متميزة بنسبة 83٪ خلال هذه الأشهر الـ 36، متفوقًا بكثير على مؤشر قطاع التكنولوجيا Nasdaq-100 الذي يبلغ 32٪ تقريبًا.
ومع ذلك، لم تستفد جميع أسهم أشباه الموصلات من ارتفاع المؤشر الأوسع. على سبيل المثال، خسر سهم Intel (INTC 1.74%) 45% من قيمته في السنوات الثلاث الماضية. دعونا نرى لماذا كان هذا هو الحال ونتحقق مما إذا كان من الممكن أن تتحسن حظوظها خلال السنوات الثلاث المقبلة.
انخفضت إيرادات وأرباح شركة إنتل على مدى السنوات الثلاث الماضية حيث فقدت الشركة حصتها في أسواق أجهزة الكمبيوتر الشخصية والخوادم لمنافستها شركة Advanced Micro Devices (AMD -0.53%).
في نهاية عام 2020، سيطرت AMD على ما يقل قليلاً عن 22% من سوق معالجات x86 (بما في ذلك معالجات أجهزة الكمبيوتر الشخصية والخوادم). وبشكل أكثر تحديدًا، بلغت حصة AMD السوقية في وحدات المعالجة المركزية للخوادم (CPU) 7.1% في الربع الرابع من عام 2020، بينما بلغت حصتها في وحدات المعالجة المركزية لسطح المكتب والكمبيوتر المحمول 19%. سيطرت إنتل على بقية السوق.
في الربع الأول من عام 2024، زادت حصة وحدة AMD من وحدات المعالجة المركزية للخادم إلى 23.6%، بينما بلغت حصة إيراداتها 33%. بلغت حصتها من وحدات المعالجة المركزية المكتبية والمحمولة 24% و19.3% على التوالي.
لذا فقد كانت AMD تتغذى على غداء Intel، وقد تُرجم ذلك إلى مكاسب قوية في الإيرادات لشركة تصنيع الرقائق في السنوات الثلاث الماضية.
من السهل معرفة سبب ضعف أداء أسهم Intel خلال هذه الفترة. أدى تراجع الشركة في سوق أجهزة الكمبيوتر الشخصية خلال العامين الماضيين إلى إضعاف ثقة المستثمرين. ولكن هل ستتمكن إنتل من استعادة سحرها وتحقيق أداء أفضل خلال السنوات الثلاث المقبلة بفضل ظهور محفزات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي؟
هل يمكن للمستثمرين توقع حدوث تحول؟
تشير نتائج إنتل للربع الأول من عام 2024 إلى تحسن في ثروات الشركة. ارتفعت الإيرادات الفصلية بنسبة 9٪ على أساس سنوي إلى 12.7 مليار دولار بعد انخفاض بنسبة 14٪ في خطها الأعلى العام الماضي إلى 54.2 مليار دولار. كما سجلت الشركة ربحًا معدلاً قدره 0.18 دولارًا أمريكيًا للسهم الواحد مقارنة بخسارة معدلة قدرها 0.04 دولارًا أمريكيًا للسهم الواحد في الفترة نفسها من العام الماضي.
كان نمو إنتل في الربع الأول مدفوعًا بزيادة قدرها 31% على أساس سنوي في الإيرادات من مجموعة حوسبة العملاء (CCG) - والتي تشمل مبيعات وحدات المعالجة المركزية للكمبيوتر الشخصي - لتصل إلى 7.5 مليار دولار. كما سجلت زيادة بنسبة 5% في إيرادات مركز البيانات وقطاع الذكاء الاصطناعي. والجزء الجيد هو أن اعتماد الذكاء الاصطناعي قد فتح فرصة للنمو طويل الأمد مع زيادة الطلب على أجهزة الكمبيوتر ومعالجات الخوادم التي تدعم الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.
على سبيل المثال، تقدر شركة Canalys أن أجهزة الكمبيوتر التي تدعم الذكاء الاصطناعي ستمثل 60% من إجمالي شحنات أجهزة الكمبيوتر بحلول عام 2027 مقارنة بـ 19% هذا العام. وتستفيد إنتل من هذا السوق من خلال معالجاتها Core Ultra، والتي تدعي أنها قادرة على تشغيل أكثر من 500 نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على أجهزة الكمبيوتر.
ومن الجدير بالذكر أن معالجات Core Ultra كانت موجودة داخل أكثر من 5 ملايين جهاز كمبيوتر شخصي مدعم بالذكاء الاصطناعي تم شحنها في الربع الأول من عام 2024. وتتوقع الشركة شحن أكثر من 40 مليون جهاز كمبيوتر من هذا القبيل بحلول نهاية العام. لذلك هناك فرصة جيدة أن تستمر أعمال CCG من Intel في التحسن في عام 2024 وما بعده مع اكتساب شحنات أجهزة الكمبيوتر الشخصية المزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي زخمًا.
وفي الوقت نفسه، تحاول الشركة دخول سوق مسرعات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي أيضًا. لقد كشفت مؤخرًا عن مسرع Gaudi 3، والذي تدعي أنه يمكنه التنافس مع بطاقة الرسومات H100 AI الشهيرة من Nvidia الرائدة في الصناعة عندما يتعلق الأمر بإجراء الاستدلال على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الرائدة. تقول شركة إنتل إنها جلبت عملاء وشركاء جدد سيقومون بنشر شريحة الذكاء الاصطناعي الجديدة الخاصة بها. والأهم من ذلك، أنها تتطلع إلى دفع الظرف من خلال تأمين جميع الوحدات الخمس من معدات تصنيع رقائق الطباعة الحجرية المتقدمة عالية NA للأشعة فوق البنفسجية (EUV) من ASML لعام 2024.
تستطيع ASML تصنيع خمس إلى ست وحدات فقط من هذه الأجهزة كل عام، مما يعني أنه سيتعين على منافسي Intel الانتظار حتى النصف الثاني من العام المقبل لوضع أيديهم عليها. ونتيجة لذلك، قد تتمكن إنتل من تقليص الفجوة التكنولوجية مع المسابك المنافسة، مثل تايوان تصنيع أشباه الموصلات، حيث ينبغي أن تكون قادرة بشكل مثالي على تصنيع الرقائق على عقد عملية أصغر باستخدام آلات ASML الجديدة.
ونظراً لمحفزات النمو المحتملة هذه، فليس من المستغرب أن يتوقع المحللون أن يتحسن نمو إيرادات إنتل بدءاً من العام المقبل.
يتم تداول إنتل حاليًا بمبيعات تبلغ 2.3 ضعفًا، وهو خصم كبير مقارنة بمتوسط مبيعات قطاع التكنولوجيا الأمريكي البالغ 8. وإذا تسارع نمو الشركة بفضل المحفزات المذكورة أعلاه واقترب خطها الأعلى بالفعل من 70 مليار دولار خلال السنوات الثلاث المقبلة، فإن السوق يمكن أن يكافئها بمضاعفات مبيعات أعلى.
يمكن أن يترجم ذلك إلى أداء أفضل للأسهم على مدى السنوات الثلاث المقبلة، ولهذا السبب من الأفضل للمستثمرين الذين يتطلعون إلى إضافة أسهم أشباه الموصلات إلى محافظهم الاستثمارية إبقاء شركة إنتل على رادارهم والتفكير في شرائها إذا كانت هناك علامات ثابتة على حدوث تحول في المستقبل.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: السنوات الثلاث الماضیة السنوات الثلاث المقبلة خلال السنوات الثلاث الذکاء الاصطناعی أشباه الموصلات ملیار دولار فی الربع من عام عام 2024
إقرأ أيضاً:
الأخلاقيات في الأتمتة: معالجة التحيز في الذكاء الاصطناعي
مع تزايد اعتماد الشركات على الأنظمة الآلية، أصبحت الأخلاقيات مصدر قلق رئيسي. وباتت الخوارزميات تتخذ، بشكل متزايد، القرارات التي كان يتخذها البشر سابقًا، وتؤثر هذه الأنظمة على العديد من مناحي الحياة. تتطلب هذه القوة، التي يملكها الذكاء الاصطناعي، مسؤولية. فبدون قواعد ومعايير أخلاقية واضحة، يمكن للأتمتة أن تُؤدي إلى الظلم وتُسبب الضرر.
يؤثر التحيز وتجاهل الأخلاقيات على الناس بطرق حقيقية. يمكن للأنظمة المتحيزة، على سبيل المثال، أن ترفض منح القروض أو الوظائف أو الرعاية الصحية، ويمكن للأتمتة أن تزيد من سرعة اتخاذ القرارات الخاطئة في حال عدم وجود حواجز حماية. عندما تتخذ الأنظمة قرارًا خاطئًا، غالبًا ما يكون من الصعب الاعتراض عليه أو حتى فهم السبب، ويؤدي غياب الشفافية إلى تحويل الأخطاء الصغيرة إلى مشاكل أكبر.
سبب التحيز في الذكاء الاصطناعي
غالبًا ما ينشأ التحيز في الأتمتة من البيانات. إذا تضمنت البيانات التاريخية تمييزًا، فقد تُكرر الأنظمة المُدربة عليها هذه الأنماط. على سبيل المثال، قد ترفض أداة ذكاء اصطناعي تُستخدم لفحص المتقدمين للوظائف المرشحين بناءً على الجنس أو العرق أو العمر إذا كانت بيانات التدريب الخاصة بها تعكس تلك التحيزات السابقة. ويدخل التحيز أيضًا من خلال التصميم، حيث يمكن للاختيارات المتعلقة بما يجب قياسه، والنتائج التي يجب تفضيلها، وكيفية تصنيف البيانات أن تؤدي إلى نتائج منحرفة.
هناك أنواع عديدة من التحيز. يحدث تحيز العينات عندما لا تُمثل مجموعة البيانات جميع الفئات، بينما قد ينشأ تحيز التصنيف من مدخلات بشرية ذاتية. حتى الخيارات التقنية، مثل نوع الخوارزمية، قد تُشوّه النتائج.
المشاكل ليست نظرية فحسب. فقد تخلت شركة "أمازون" للتجارة الإلكترونية عن استخدام أداة توظيف في عام 2018 بعد أن فضّلت المرشحين الذكور، ووُجد أن بعض أنظمة التعرف على الوجه تُخطئ في تحديد الأشخاص ذوي البشرة الملونة بمعدلات أعلى من غيرهم. تُزعزع هذه المشاكل الثقة في نماذج الذكاء الاصطناعي وتُثير المخاوف.
وهناك مصدر قلق حقيقي آخر. فحتى عندما لا تُستخدم سمات مثل العرق، بشكل مباشر، فإن سمات أخرى مثل الرمز البريدي أو المستوى التعليمي قد تُمثّل بدائل، مما يعني أن النظام قد يُميّز حتى لو بدت المدخلات محايدة، على سبيل المثال، بناءً على المناطق الأكثر ثراءً أو فقرًا. يصعب اكتشاف التحيز دون اختبار دقيق. ويُعدّ ارتفاع حالات تحيز الذكاء الاصطناعي علامة على الحاجة إلى مزيد من الاهتمام بتصميم النظام.
المعايير المهمة
القوانين تُواكب التطور وتحاول معالجة التحيز. يُصنّف قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، الصادر عام 2024، أنظمة الذكاء الاصطناعي حسب درجة خطورتها. يجب أن تستوفي الأنظمة عالية الخطورة، كتلك المستخدمة في التوظيف أو تقييم الجدارة الائتمانية، متطلبات صارمة، تشمل الشفافية والرقابة البشرية والتحقق من التحيز. في الولايات المتحدة، تعمل الجهات التنظيمية بفاعلية. وتُحذّر لجنة تكافؤ فرص العمل أصحاب العمل من مخاطر أدوات التوظيف المُدارة بالذكاء الاصطناعي، كما أشارت لجنة التجارة الفيدرالية إلى أن الأنظمة المتحيزة قد تُخالف قوانين مكافحة التمييز.
أنظمة أكثر عدالة
لا تنشأ أخلاقيات الأتمتة صدفة، بل تتطلب تخطيطًا دقيقًا، وأدوات مناسبة، واهتمامًا مستمرًا. يجب دمج التحيز والإنصاف في العملية منذ البداية، لا إضافتهما لاحقًا. وهذا يستلزم تحديد الأهداف، واختيار البيانات المناسبة، وإشراك الأطراف المعنية.
يتطلب تحقيق ذلك اتباع بعض الاستراتيجيات الرئيسية:
إجراء تقييمات التحيز
الخطوة الأولى للتغلب على التحيز هي اكتشافه. يجب إجراء تقييمات التحيز مبكرًا وبشكل متكرر، من مرحلة تطوير النموذج إلى نشره، لضمان عدم تحقيق الأنظمة لنتائج غير عادلة. قد تشمل المقاييس القرارات التي يكون لها تأثير أكبر على مجموعة واحدة من غيرها.
يجب أن تُجري جهات خارجية عمليات تدقيق التحيز كلما أمكن ذلك. قد تُغفل المراجعات الداخلية قضايا رئيسية أو تفتقر إلى الاستقلالية، كما أن الشفافية في عمليات التدقيق الموضوعية تبني ثقة الجمهور.
مجموعات بيانات متنوعة
تساعد بيانات التدريب المتنوعة على تقليل التحيز من خلال تضمين عينات من جميع مجموعات المستخدمين، وخاصةً تلك التي غالبًا ما يتم استبعادها. فمساعد صوتي مُدرّب في الغالب على أصوات الرجال لن يُجدي نفعًا مع النساء، ونموذج تقييم الائتمان الذي يفتقر إلى بيانات المستخدمين ذوي الدخل المحدود قد يُسيء تقديرهم.
يساعد تنوع البيانات أيضًا النماذج على التكيف مع الاستخدام الفعلي. ينتمي المستخدمون إلى خلفيات مختلفة، وينبغي أن تعكس الأنظمة ذلك. فالتنوع الجغرافي والثقافي واللغوي جميعها عوامل مهمة. تنوع البيانات لا يكفي بمفرده. فيجب أن تكون دقيقة ومُصنّفة جيدًا.
الشمولية في التصميم
يُشرك التصميم الشامل الأشخاص المتأثرين. ينبغي على المطورين استشارة المستخدمين، وخاصةً المعرضين لخطر الضرر (أو الذين قد يُسببون ضررًا باستخدام الذكاء الاصطناعي المتحيز)، لأن ذلك يُساعد على كشف الجوانب السلبية.
يعني التصميم الشامل أيضًا فرقًا متعددة التخصصات. إن إشراك خبراء الأخلاق والقانون والعلوم الاجتماعية يُمكن أن يُحسّن عملية اتخاذ القرار، لأن هذه الفرق أكثر ميلًا لطرح أسئلة مختلفة ورصد المخاطر.
يجب أن تكون الفرق متنوعة أيضًا. فالأشخاص ذوو التجارب الحياتية المختلفة يكتشفون قضايا مختلفة، والنظام الذي تُنشئه مجموعة متجانسة قد يتغاضى عن مخاطر قد يكتشفها الآخرون.
الخلاصة أن الأتمتة باقية، لكن الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على عدالة النتائج ووضوح القواعد. إذ قد يُسبب التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي ضررًا.
أسعار الأسماك والجمبري اليوم السبت 31 مايو 2025.. البوري بـ 200 جنيه